Pregunta de esta semana a la pregunta de SEO sobre las estrategias de afiliados proviene de Mike R:
“¿Cómo está cambiando la estrategia de marketing de afiliación de IA en 2025? Me preocupa que mi enfoque actual se vuelva obsoleto, pero no sé qué nuevas técnicas realmente valen la pena adoptar”.
Gran pregunta, Mike. Estoy viendo algunas tendencias y estrategias que están cambiando, para lo que bien y para peor.
Cuando la IA se usa correctamente en el canal de marketing de afiliación, puede ayudar a las empresas y marcas a crecer.
Si alguno de los tres tipos de negocios (definidos a continuación) en el marketing de afiliados lo usa de manera que la IA y los modelos de idiomas grandes no estén listos para “todavía”, puede ser contraproducente.
Estoy respondiendo a esta pregunta en tres partes, ya que no estoy seguro de qué lado de la industria se encuentra.
Para el registro: el canal de afiliados no está en riesgo (es decir, el marketing de afiliación no está muerto) porque el marketing de afiliados es más que un sitio web de contenido que crea una lista o escribe una revisión, y los sitios de cupones interceptan el final de la venta.
El marketing de afiliación es una mezcla de todos los canales de marketing, que incluyen correo electrónico, SMS, comunidades en línea y fuera de línea, PPC, compra de medios e incluso medios impresos.
No va a ser tan afectado por la IA como el SEO y el marketing de contenido, y en muchos sentidos, probablemente crecerá y escalará de ella.
1. Afiliados (creadores de contenido, editores, casas de medios, etc.)
Los afiliados son la parte que promueve otra marca con la esperanza de ganar una comisión.
Aquí hay algo de lo que estoy viendo sobre el uso de la IA y su impacto en los ingresos de afiliados.
SEO programático y creación de contenido
El SEO programático no es nuevo, y el uso de LLM para crear contenido o listas está quemando lo que eran sitios de calidad en el suelo.
Casi nunca es una buena idea; No importa si la IA puede girar contenido y obtenerlo publicado en minutos.
A principios de la década de 2000, los afiliados y los profesionales de SEO utilizarían los hilanderos de artículos anteriores a la AI para crear cantidades masivas de contenido de uno o dos artículos escritos y verificados profesionalmente, luego publicarlos en blogs y plataformas de publicación de terceros como Squidoo.
Esto es equivalente a los afiliados que publican su contenido en Reddit o LinkedIn Pulse para clasificarlo.
Los algoritmos se pusieron al día y penalizaron los sitios web de afiliados. Squidoo y algunas de las plataformas de terceros lograron mantenerse a flote, ya que tenían confianza y una sólida base de usuarios por un tiempo.
A continuación, PHP se convirtió en el SEO programático, y los afiliados generarían listas de compras o páginas con mezclas únicas de productos y descripciones a través de alimentos de datos comerciales y herramientas proporcionadas por la red. Entonces, estos fueron penalizados. De nuevo, nada nuevo.
Las compañías de medios han sido penalizadas y devaluadas durante años por esto, y muchos creadores de contenido también.
Si un gerente de afiliados le dice que use LLM para crear contenido, o alguien está usando LLM y AI para hacer SEO programático, busque consejos en otro lugar.
He visto múltiples sitios de calidad caer desde Chatgpt, perplejidad y otros comenzaron a escribir y girar su contenido.
Contenido y valor del creador
En el marketing tradicional de afiliados, si un afiliado no está haciendo ventas, incluso si envían tráfico de calidad, se ignoran. Los LLM han cambiado este 100%.
He visto afiliados, incluidos bloggers, YouTubers, foros y personas influyentes en las redes sociales, están siendo obtenidos y citados por AI Systems.
Si la marca no está en el contenido que se usa para verificar (a tierra) y abastecer, las marcas comienzan a desaparecer de los resultados y los resultados. Estoy viendo esto de primera mano.
No obtener tráfico o ventas, o ser el número de siete a 10 en una lista, ahora tiene valor. Las citas y menciones de los recursos en los que LLMS Trust puede ayudar a su marca a ganar visibilidad en IA.
Los afiliados pueden y deben comenzar a cobrar tarifas adicionales por estas ubicaciones hasta que los LLM comiencen a penalizar o ignorar el contenido de pago a juego.
Es probable que estemos a un par de años de distancia de que sus algoritmos estén cerca de eso avanzado, por lo que es una oportunidad principal, mientras que Google está reduciendo el tráfico a los editores a través de descripciones de IA.
Sitios de cupón para puntos de contacto de arriba y al final de la venta
Creo que los sitios de cupones recibirán un éxito sustancial, ya que AI está comenzando a crear sus propias listas de cupones que funcionan.
También incluye dónde y cómo ahorrar, dónde comprar y acuerdos actuales en productos específicos. Por ejemplo, “Quiero comprar un par de zapatillas para hombres ASICS Kayano 32 y llevarlas a la venta. ¿Dónde puedo encontrar un trato?”
En este momento, las vistas generales de la IA de Google están poblando listas de dónde encontrar ofertas, y muestra los sitios de cupones como las fuentes a la derecha. Es probable que estos sitios reciban clics ahora.
He visto a ChatGPT extraer los códigos directamente y evitar la necesidad de hacer clic en el sitio web de cupón y establecer su seguimiento de afiliados. Sin embargo, muestra el sitio web del que proviene, simplemente no hay razón para hacer clic ya que obtiene el código en la salida.
Una cosa interesante es que ChatGPT puede atraer códigos de tocador.
El resultado de ChatGPT con estos podría dar un influencer que se obtuvo para el código o un crédito del sitio de cupón por sus ventas, desechando la atribución, porque fue el cupón que desencadenó la comisión, a pesar de que el usuario estaba usando el LLM.
El influencer no tuvo nada que ver con esta transacción, pero recibirán crédito.
La marca ahora puede pagar más dinero al influencer, cuando, en realidad, debería ser chatgpt, ahí es donde están los clientes, no el influencer.
Al mostrar dónde encontrar las ofertas y qué ofertas están disponibles por el producto (no marca), AI elimina una de las estrategias de tráfico de top-funnel del sitio de ofertas y de cupón a las marcas.
El mayor éxito que veo que los sitios de cupón se clasifican en los motores de búsqueda para “Brand + Coupon” para el último clic de alguien que ya está en el carrito de compras de la marca.
Si Google AI Overviews crea sus propias listas de cupones como la salida, como lo está haciendo ChatGPT, no hay razón para hacer clic en un sitio web de cupón y hacer clic en sus enlaces de afiliados.
Pero, no cuente el trato y los sitios de cupones. Todavía tienen listas de correo electrónico y cuentas de redes sociales que pueden impulsar el tráfico de top-funnel, y pueden reintroducir a los clientes que se han olvidado de usted utilizando sus propias bases de datos internas de compradores.
2. Agencias de gestión de afiliados y afiliados
Estas son las personas que administran programas reclutando afiliados en el programa, dando a los afiliados las herramientas que necesitan y garantizar que los datos en la red se rastreen y sean precisos para que las marcas que se promuevan tengan las ventas y los puntos de contacto que están buscando.
Sitios de contenido que perdieron tráfico
Algunos gerentes presionan el botón de pánico porque dependían de sitios de contenido y editores que tienen clasificaciones de SEO, pero las descripciones de IA están utilizando contenido de afiliados y editores y no envían la misma cantidad de tráfico a los editores.
Esto reduce la cantidad de clics y tráfico. Los editores todavía están impulsando el tráfico, pero está llegando a través de Google y no el canal de afiliados.
Dicho esto, los gerentes de afiliados pueden cambiar su enfoque a canales no tan afectados por las descripciones de IA, que incluyen:
- Discordia.
- Plataformas como Skool.
- Grupos de redes sociales.
- Canales de YouTube.
- Influenciadores.
Inscripciones de fraude
Desde hablar con otros, parece que se están creando cuentas de editoriales de alta calidad en masa como frentes de fraude y cuentas de afiliados falsas.
He tenido conversaciones con personas contratadas por la cuenta de afiliados falsos a quienes se les paga para hablar con el gerente de afiliados, por lo que hace que estos sitios se vean aún más legítimos. Tendremos correos electrónicos de ida y vuelta y, en algunos casos, una llamada.
Una vez que comienzan el tráfico y las ventas, resulta ser tarjetas de crédito robadas o violaciones del programa. En algunos casos, la persona o sitios web con los que aplicaron ya no existen.
Curiosamente, cuando se activan un año después, pensando que te olvidaste de ellos, mágicamente, el sitio reaparece cuando saben que no estás revisando.
Siempre evalúe un sitio, y si el contenido está siendo generado por LLMS o AI, puede ser mejor rechazarlo y reducir el riesgo de una cuenta falsa.
El contenido de IA puede clasificarse temporalmente, pero esta no es una estrategia a largo plazo. Si su marca está siendo escribida por AI y giró a un sitio a través de SEO programático, existe una posibilidad razonable de que los detalles no sean tan objetivos o tan en la marca como deberían ser.
Un afiliado que no puede tomarse el tiempo para crear un buen contenido y usar AI para editar, en comparación con el uso de AI para crear y luego editar, no debe ser confiado en su programa de afiliados.
Información no práctica y reclamos falsos
Cuando sus afiliados están generando contenido o verificación de hechos a través de LLM y AI, no están haciendo sus trabajos como sus socios para promover su programa de hecho, con puntos de conversación correctos y siguiendo las pautas de la marca.
Existe una posibilidad razonable de que las afirmaciones incorrectas sobre productos financieros, tratamientos médicos o incluso libros para comprar y leer estén en el contenido que usted, como marca, esté pagando.
Incluso si está pagando por desempeño, está aprobando que este contenido esté en vivo y represente su marca. Esta es la razón por la cual los afiliados en su programa que usan AI para crear contenido tienen un alto riesgo.
Establezca reglas y apliquelas para que su marca no pueda incluirse en ningún contenido creado por AI, o elimine la afiliada de su programa hasta que estén listos para tratar su marca o las marcas de sus clientes con el mismo cuidado que usted.
Partner y aprobaciones de pareja
Un uso interesante de la IA para la gestión de afiliados es la coincidencia de comerciantes y afiliados utilizando el aprendizaje automático y la IA por agencias y marcas más grandes.
El hecho de que un socio le vaya bien en un programa vertical o con un programa de afiliados que tenga una audiencia similar, no significa que sea una buena combinación para los demás.
- Un programa puede permitir puntos de contacto al final de la venta, mientras que el otro no. Los principales socios que usan clics de bajo valor no deben permitirse en un programa similar que no lo coincida (o no) lo coincida. Si los programas están en auto-aprobación o utilizando AI para aprobar afiliados que funcionan bien en verticales específicas, es probable que el TOS ya no se aplique.
- Un socio puede hacer una tonelada de ventas de camisetas en un programa, pero su audiencia puede no responder a los colores, las causas sociales o los puntos de precio de otro comerciante. Si el afiliado es parte de la coincidencia de IA y comienza a perder dinero porque se combinaron con nuevas tiendas de camisetas, pueden comenzar a pasar del afiliado o enfocar menos porque están ganando menos dinero y reciben malas recomendaciones de las agencias y gerentes.
- Si el programa confía en la IA para hacer coincidencia, pero tiene restricciones como requerir divulgaciones publicitarias o usar información objetiva, el aprendizaje automático probablemente no podrá verificar esto, y los socios que no son un ajuste pueden entrar.
- Automatizar las aprobaciones porque pasan una revisión o escaneo de IA es arriesgado, ya que la IA se perderá las cosas que un gerente afiliado experimentado encontrará, como las divulgaciones publicitarias en el espacio incorrecto y las afirmaciones falsas en la industria o el espacio en el contenido.
Una excepción al uso de AI para la coincidencia es crear una lista de socios potenciales a partir de una base de datos. Pero aprobar automáticamente esa lista porque la salida crea una lista es problemática.
Cada afiliado que se recomienda aún debe ser examinado a mano para asegurarse de cumplir con los requisitos del nuevo programa.
Reclutamiento y construcción de listas
Algunos de los mejores usos de IA, especialmente LLMS, han estado construyendo listas de posibles socios.
Puede capacitar a GPTS para validar las listas, eliminar los socios actuales para que no los envíe por correo electrónico o llame accidentalmente, haga un análisis de brecha e incluso personalice el correo electrónico de reclutamiento en un título muy fuerte.
No, no es perfecto, pero puedes ahorrar horas cada semana de las tareas manuales de descubrimiento, validación y divulgación.
Los correos electrónicos de reclutamiento aún deben ser revisados y enviados manualmente, pero es un ahorro masivo.
Revisamos manualmente cada correo electrónico antes de que salga y tenemos que hacer una fragmentación decente de reescritura, pero también estamos ahorrando grandes cantidades de tiempo.
También prejuzamos los correos electrónicos utilizando una herramienta de base de datos, pero lentamente hemos comenzado a implementar nuevos métodos de descubrimiento y redacción, y están resultando ser fantásticos.
Al principio era un no creyente en IA para esto, pero ahora estoy a punto de duplicar, especialmente a medida que avanzan los sistemas.
3. Redes de afiliación
Estas son las plataformas de seguimiento y pago que impulsan los programas de afiliados.
Los afiliados confían en ellos para registrar con precisión las ventas y los pagos de liberación.
Los gerentes de afiliados los usan para rastrear el progreso, simplificar a los socios que pagan en todo el mundo y generar informes basados en los indicadores clave de rendimiento (KPI) que utiliza su empresa.
Mejores controles
Todas las redes en las que trabajamos tienen una afluencia de sitios generados por IA. He hablado con agencias y gerentes sobre los que no trabajamos, y están viendo lo mismo.
Las redes serían prudentes para agregar filtros y crear una alerta para los gerentes de afiliados para informarles si el afiliado es humano o AI, lo que significa que la IA sería un sitio web y un método promocional sin control de calidad.
No existen controles avanzados en ninguna red que haya visto específicamente para los afiliados de IA. Pero la mayoría de las redes tienen equipos de cumplimiento a los que puede informar cuentas falsas.
Desde las redes con las que he hablado, están trabajando en soluciones para ayudar a detectar y rechazar estos sitios, pero es un problema masivo porque se están generando en altos volúmenes, y algunos son realmente difíciles de detectar.
Los spammers y estafadores se están volviendo más inteligentes, y AI les ha dado una nueva ventaja.
Coincidencia de asociación
Esta es una espada de doble filo. Las redes tienen más datos que cualquier agencia de afiliación, y pueden ser los más adecuados para probar algoritmos de coincidencia de socios y programas.
Pueden crear una lista de programas que un afiliado puede querer probar, o una lista de socios que un gerente de programa puede pagar para reclutar en función de los objetivos y dimensiones del programa.
La desventaja es que los programas pasan innumerables horas de reclutamiento de socios para sus programas. Las redes que hacen coincidencia y reclutamiento toman ese trabajo y lo dan gratis para los competidores de ese programa.
Un segundo inconveniente es que los afiliados son bombardeados con las solicitudes de programa, y esto puede hacer que eso se dispare, lo que dificulta que los correos electrónicos abran, incluidas las actualizaciones del programa y los boletines.
Una vez que comienzan a ignorar los correos electrónicos debido a demasiados, es posible que no obtenga problemas de cumplimiento solucionados o promociones que normalmente habrían beneficiado a ambas partes.
Informes
Una de las cosas más beneficiosas que una red puede hacer, pero ninguna está haciendo actualmente en una escala masiva (algunas comienzan a comenzar, y parece prometedora) es usar AI para crear informes personalizados para programas de afiliados. Estos podrían ser gráficos y gráficos sobre tendencias durante años XYZ.
Otro es un análisis de brecha de productos que se agrupan por el tipo de afiliado, y luego que los afiliados similares que ya están en el programa no tienen una SKU específica en sus órdenes.
El gerente puede recomendar pre-vendar el SKU dentro del contenido que impulsa la venta, o agregar ese SKU específico como una venta adicional para cualquier cliente que viniera del enlace de ese afiliado, basado en la ID de afiliado aprobada en la URL.
Puede mostrar tendencias donde hay puntos de contacto entre canales (SEO, correo electrónico, PPC, SMS, etc.) y cómo modifica estacionalmente, anualmente, y si el objetivo crea más o menos ventas para el canal o compañía de afiliados en su conjunto.
Una cosa importante para recordar es que no todas las redes de afiliados ofrecen verdaderos informes de canales cruzados. Múltiples solo ofrece una vez que el usuario ha hecho clic en un enlace de afiliado.
Pensamientos finales
AI va a ser increíble y horrible para cada una de las tres entidades anteriores que conforman el canal de marketing de afiliación.
Si se usa correctamente, puede ahorrar tiempo, aumentar la eficiencia y crear estrategias más significativas.
Al mismo tiempo, podría resultar en violaciones de los Términos de servicio de un programa (TOS), robar tráfico a los editores y dañar múltiples tipos de empresas.
Más recursos:
Imagen Feaded: Paulo Bobita/Search Engine Journal
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